Pandas數據的導入與導出

Excel格式數據導入

• 對於上述這些方法，只需要一行代碼就可以實現不同格式數據的導入，唯一區別在於他們擁有不同的參數

read_excel()

• 不添加任何參數，會默認將Excel表格種的第一行識別為標題行

  df = pd.read_excel("表格.xlsx")
  df
  學號 姓名
  0 1 張三
  1 2 李四
  2 3 王五
  

• sheet_name參數，在一個Excel表格中，可能會有一個或多個Sheet，設置了sheet_name="Sheet1"表示我們想要讀取Sheet1這個表格

  df = pd.read_excel('表格.xlsx',sheet_name='Sheet1')
  df
  學號 姓名
  0 1 張三
  1 2 李四
  2 3 王五
  

• index_col參數，指定將Excel表格的第幾列當作行索引。設置為0時，表示將Excel表格種的學號列設置為了行索引，原始索引被替換

  df = pd.read_excel("表格.xlsx",index_col=0)
  df
  學號 姓名
  1 張三
  2 李四
  3 王五
  

• header參數，將指定表格的第幾行當作標題行

  • 利用read_excel()讀取excel表格，總是默認將第一行數據識別為標題行，由於表格Sheet1自帶標題行，我們可以不用做任何設置。但是Sheet2表格沒有標題行，我們需要設置header=None，告訴Python程序該表格沒有標題行

  df = pd.read_excel('表格.xlsx',sheet_name='Sheet1')
  df
  學號 姓名
  0 1 張三
  1 2 李四
  2 3 王五
  df = pd.read_excel('表格.xlsx',sheet_name='Sheet2',header=None)
  df
  0 1
  0 1 張三
  1 2 李四
  2 3 王五
  

• usecols參數，指定導入Excel表格中的哪幾列

  df = pd.read_excel("表格.xlsx",usecols=["姓名","語文"])
  df
  姓名 語文
  0 張三 99
  1 李四 88
  2 王五 77
  

Excel格式數據的導出

• 在Pandas模塊中，利用to_excel()方法可以將數據導出為Excel文件，利用to_csv()方法可以將數據導出為CSV文件

  df = pd.read_excel("表格.xlsx")
  df
  學號 姓名 語文 數學
  0 1 張三 88 99
  1 2 李四 77 88
  2 3 王五 66 90
  df.to_excel(
  excel_writer="導出.xlsx",
  index=False,
  sheet_name="成績表",
  columns=["姓名","語文","數學"],
  na_rep=0,
  encoding="gbk"
  )
  

  • excel_writer參數用於指明文件的保存路徑
  • index參數為False表示隱藏序列號，否則會自動生成一個序列號
  • sheet_name用於設置表格的名稱
  • columns參數可以指定導出哪些列
  • **na_rep**參數可以將表格中的缺失值用指定值填充
  • encoding參數用於設置文件編碼，一般根據自己的系統環境來設置